人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的螺旋中出现超级智能。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，可能会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命进行某些操作是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下为您介绍一些免费可用的文生视频工具： Haiper（海外）： 网址：https://haiper.ai/ 功能：文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，能生成 HD 超高清的视频。 文生视频特点：支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值；不同风格展示；有。 图生视频特点：只能写提示词、秒数（2s 和 4s）、种子值。 其他：视频重绘，可轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容，但局部重绘使用点选方式选中需重绘区域并输入替换内容提示词时，如果是大量背景重绘，效果一般，视频容易崩。 可灵（国内）： 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 知识库详细教程： 功能：支持文生视频、图生视频。 文生视频特点：支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频特点：除不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。 提示词：支持中文。

以下是两种可以制作会说话的人物用于 PPT 的方法： 1. GAIA： 能够从语音和单张肖像图片合成自然的会说话的头像视频。 效果好，能大大提高生产效率。 支持诸如“悲伤”“张开嘴”或“惊讶”等文本提示来指导视频生成。 允许精确控制虚拟人物的每个面部动作，比如微笑或惊讶的表情。 主要功能： 根据语音生成会说话的虚拟人物：给 GAIA 一个语音录音，它可以创建一个虚拟人物的视频，这个人物的嘴唇和面部表情会跟着语音动。 根据视频生成会说话的虚拟人物：GAIA 可以观察一个真人在视频里的动作，然后创建一个虚拟人物模仿这些动作。 控制虚拟人物的头部姿势：可以告诉 GAIA 让虚拟人物的头部做出特定的动作，比如点头或摇头。 2. DID 的 PPT 易用插件： 可以帮助用户增强培训演示文稿、企业通讯、销售、营销内容等。 操作简单，只需选择一个演讲者并自定义声音、语言、大小、背景颜色、形状和幻灯片位置，添加文本就可以立即插入。

在艺术采访类视频的剪辑中运用 AI 可以参考以下几个方面： 1. 人员分工： 制片人：负责影片的制作管理，包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理、各处岗位工作缺失时及时补上等。 图像创意：负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等所有出现在视频中的画面，并为每个角色赋予人物小传。 视频制作：将做好的角色场景等图像素材进行 AI 图生文的工作，需要擅长运营工具的笔刷等控制工具，更好的契合剧本。 编剧：负责撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐：这里涉及到背景音乐、音效、角色配音、声音克隆，用各种声音类 AI 工具捏出来。 剪辑师：负责把后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 2. 制作流程（以将小说做成视频为例）： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 3. 声音调试：同一句台词，大家可以听出不同标点和抽不同卡时，声音的情绪都不太一样，所以要在 AI 声音里调试到合适的声音。国内可以使用出门问问的魔音工坊，它有情绪调节控件。 4. 剪辑工具选择： 对于 1 3 分钟的短片，剪映比较方便，它有很多人性化的设计以及简单的音效库/小特效。 对于更长的篇幅，比如 5 10 分钟或 10 分钟以上，要更好的效果的话，可能要用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。但剪映无法协同工作，导出工程文件，不像 PR 等软件可以导出 XML 打包工程文件，无法与各软件进行工程联通，应用起来就很难使视频内容达到更好的商业化效果。

以下是利用 AI 撰写行业调研报告的方法： 1. 让 AI 阅读学习一篇优秀的行业调研报告，总结其中的方法论，输出“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 询问 AI 文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据，并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI 参考上述内容，写一份“XXX 行业调研报告”，并请其作为“行业调研报告撰写专家”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，同时输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI 针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 完成以上 4 个步骤后，AI 会写出一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后可以根据您的需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容，然后结合自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整，这样一篇“有内容”、“有结构”的行业调研报告就完成了！ 此外，作者在今年 3 月，运用“10+年产品设计经验+MBA 商业知识+个人行业认知”，历时两周整理了一份 CRM 行业万字干货“行业调研报告”。如果您想参考“行业调研报告”写法案例，可阅读原文：

对于初学者来说，学习 AI 并找到一份相关工作可以参考以下步骤： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 四、掌握提示词技巧 提示词上手容易且很有用，一定要掌握。 五、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 六、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 七、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等。学会了 AI 技术，可以在这些岗位上找到工作，获得不错的收入。此外，AI 技术在各行各业都有应用，比如金融、医疗、制造业等，掌握 AI 技能可以增加就业机会和职业发展的可能性。然而，是否能赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。

AI 可以帮助建模和设计分析。在软件架构设计方面，以下是一些可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（现 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建多种视图。 在 CAD 图绘制方面，存在以下一些 AI 工具和插件： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，增加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具。 对于设计师使用 AI 进行 3D 渲染，有以下要点： 1. 建模：创建简单 3D 模型，关注比例、布局和组合。 2. 生成：使用 ControlNet 等工具，将场景信息共享给扩散模型生成图像。 3. 迭代：调整生成图像的控制。 AI 增强的 3D 工作流程有助于与创意团队和产品设计师共享早期概念，节省时间和资源，支持创建情感板。AI 技术在 3D 设计工作流程中的应用不仅限于生成快速插图和图像，还在降噪、超分辨率渲染、帧率优化等方面发挥作用，且将与 3D 软件和游戏引擎集成，成为渲染的未来。

以下是关于私有化部署的大模型工具的相关内容： Fooocus 部署： 大模型（base 和 Refiner）默认放在：Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints LoRA 模型默认放在：Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras Fooocus 程序默认用到 3 个 SDXL 的模型，包括一个 base、一个 Refiner 和一个 LoRA。若单独安装，需下载三个模型： SDXL 基础模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors refiner 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors LoRA 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors 若部署了 SD 秋叶包，可共用模型（大模型和 LoRA），在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中用 text 记事本打开，修改路径为秋叶包模型对应的路径，如大模型路径：sdwebui\\models\\Stablediffusion\\SDXL；LoRA 模型路径：sdwebui\\models\\lora。配置好后点击 run.bat 文件启动。 SDXL 本地部署： 大模型分为两个部分：第一部分，base + refiner 必须下载，base 用于文生图操作，refiner 用于对生成的模型细化以生成细节更丰富的图片；第二部分是配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取模型下载链接。 在 webUI 中使用 SDXL 大模型，需在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上，将模型放入对应文件夹，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下，启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 部署： 安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 可通过 ollama 命令下载模型，如 Gemma（Google 推出的轻量级模型）、Mistral（欧洲法国 Mistral AI 团队推出的大模型）、Mixtral（Mistral AI 团队推出的 87B 的 MoE 模型）、Qwen（阿里巴巴推出的大模型）。

要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人，可参考以下步骤： 1. 安装和启动 Ollama 服务： 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 2. 下载模型： 可下载如 Gemma（7B 模型）、Mistral（7B 模型）、Mixtral（87B 的 MoE 模型）、Qwen（通义千问，7B 模型）等。 3. 了解 Ollama 的特点和优势： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 4. 安装相关模型：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 5. 选择文本向量模型：使用文本向量模型 bgem3，可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载。 6. 利用 FAISS 创建向量存储：从 hf 下载好模型放置在指定路径，通过相关函数创建高效的向量存储。 7. 实现 RAG：基于用户问题从向量数据库中检索相关段落，根据设定阈值过滤，让模型参考上下文信息回答问题。 8. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 9. 进行问答测试：对同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。

提示词框架具有多种形式和应用场景： 基础框架：如情境，可从这相对简单的框架入手。 常见框架：包括 CRISPE（Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment）和 BROKE（Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve）等，为提示词编写提供系统化方法。 应用要点： 明确任务目标，精确完整地描述任务。 采用角色扮演方法，让模型更好理解上下文并生成相关回答。 使用结构化提示词，基于 Markdown 语法和角色法框架，提高可读性和组织性，便于分解复杂任务。 进行提示词测试和迭代，不断优化效果。 将提示词封装为智能体，使复杂任务处理更模块化和可复用。 在视频模型 Vidu 的 Prompt 中，提示词基础架构需要注意调整句式和语序，避免主体物过多或复杂、分散的句式描述，避免模糊术语，使用准确流畅的口语化措辞，避免过度文学化叙述，以生成特定艺术风格、满足需求的视频。